Multitrack Music Transformer 使用教程
2025-04-17 22:19:19作者:晏闻田Solitary
1. 项目介绍
Multitrack Music Transformer 是一个基于深度学习的多轨音乐生成模型,它能够在保持音乐风格和结构的同时,生成新的音乐作品。该项目是 ICASSP 2023 会议论文的官方实现,由 Hao-Wen Dong, Ke Chen, Shlomo Dubnov, Julian McAuley 和 Taylor Berg-Kirkpatrick 共同研发。
2. 项目快速启动
以下是快速启动 Multitrack Music Transformer 的步骤:
首先,你需要安装 Conda 环境。如果尚未安装 Conda,请参考 Conda 官方文档进行安装。
# 创建 Conda 环境
conda env create -f environment.yml
接着,下载并解压预处理的数据集。这里以 Symbolic Orchestral Database (SOD) 为例:
# 下载 SOD 数据集
wget https://qsdfo.github.io/LOP/database/SOD.zip
# 解压到指定目录
unzip SOD.zip -d data/sod/SOD
然后,运行预处理脚本来准备数据:
# 获取文件名列表
find data/sod/SOD -type f -name '*.mid' -o -name '*.xml' | cut -c 14- > data/sod/original-names.txt
# 转换数据格式
python convert_sod.py
# 提取音符列表
python extract.py -d sod
# 分割数据集
python split.py -d sod
之后,你可以开始训练模型。这里以绝对位置编码(Absolute Positional Embedding, APE)为例:
# 训练模型
python mmt/train.py -d sod -o exp/sod/ape -g 0
训练完成后,你可以使用训练好的模型生成新的音乐:
# 生成音乐
python mmt/generate.py -d sod -o exp/sod/ape -g 0
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
- 音乐创作:利用 Multitrack Music Transformer 生成独特的音乐作品。
- 音乐风格模仿:训练模型以模仿特定作曲家的风格,进行风格迁移。
最佳实践
- 使用预训练模型:为了节省时间,可以先使用预训练模型进行生成,然后根据需要调整模型参数。
- 数据集选择:选择合适的数据集对模型的性能有很大影响。可以根据音乐类型和风格选择不同的数据集。
4. 典型生态项目
目前,Multitrack Music Transformer 的生态项目还不是很多,但以下是一些值得关注的:
- 音乐生成平台:将 Multitrack Music Transformer 集成到音乐生成平台中,为用户提供在线音乐生成的服务。
- 音乐分析工具:结合音乐分析工具,分析生成的音乐作品,以提供更深入的创作指导。
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